单词count统计这个经典的问题可以算得上是Spark大数据统计的 hello world问题，但是，打蚊子何需动用Spark这门大炮。鉴于Spark是基于Scala的，我们就用Scala本身来实现这个经典的问题，从而达到举一反三的目的。
val str = "hello world,Hello scala"
val split1 = str.split(" ")
var split2 = split1.flatMap(_.split(","))
val res = split2.map(_.toLowerCase()).map((_,1)).groupBy(_._1).map(kv=>(kv._1,kv._2.size))
res.foreach(println)
因为字符串中包含两种分隔符，所以先用空格符进行第一次分割，这时split1是一个string类型的java原生数组，然后再用逗号进行第二次分割，这时需要注意，如果用普通的map去循环分割，最后split2会得到一个二位数组，增加计算的复杂度，所以flatMap上场了，分割后仍然是一个一维数组，相当于在原基础上把数组压平了，后面会对flatMap进行重新实现，以便对其的作用有一个更直观的理解。
这时的split2看起来是这个样子的
List(hello,world,Hello,scala)
因为还涉及到大小写，所以对其进行小写转换，再转换成对偶元祖，经过两次map操作后，这是的临时数据看起来是这样的
List((hello,1),(world,1),(hello,1),(scala,1))
然后使用groupBy进行分组，_._1表示进行归并分组，最后返回得到一个map，键名用每个元祖的第一个元素
Map(‘scala’->List((scala,1)),’world’->List((world,1)),’hello’->List((hello,1),(hello,1))
最后再进行修饰，只取长度值
Map(‘scala’->1,’world’->1,’hello’->2)
得到我们想要的统计结果。下面是flatMap的实现代码
def flatMap(arr:Array[String]): Array[String] ={
var res = Array[String]()
val temp = arr.map(_.split(","))
temp.foreach((v)=>{
v.foreach(v2=>{res = res :+ v2})
})
res
}
这里只给出了一个简单实现，系统的实现比这要复杂很多，读者可自行阅读SDK里的实现源码
附:（请一定要看完）
经过思考发现，groupBy只要传入一个函数参数即可对系列进行分组，那么为什么一定要把List的元素转化为元组再进行groupBy呢？直接groupBy可以不可以，其实是可以的。代码如下
split2.map(_.toLowerCase()).groupBy(v=>v).map(v=>(v._1,v._2.size))
这是精简后的代码，直接使用元素本身来进行分组，值得注意的是，这里的groupBy没法简写成groupBy(_)，但是却可以写成这样
groupBy(_*1)
目测简写为下划线后还需要跟其他操作符（点操作符或者四则运算）,不过具体细节需要阅读源码才能知晓其中的微妙了
网上针对这个例子大多是进行了元组转换操作，其实大可不必，而且也不太好理解，可见独立的深度思考非常重要，不可人云亦云
最后强烈建议新手不要随意使用简写形式，先按常规形式写全函数表达式，在可能的基础上再进行缩写，否则陡峭的Scala学习曲线会让你挫败感顿生。
(完结）
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